#dusk $DUSK @Dusk Я снова и снова возвращался к одной мысли в недавней разработке Dusk — и дело не в самой криптографии.
Дело в том, что они приложили усилия, чтобы заставить ту же криптографию работать ещё эффективнее.
Работа по улучшению производительности PLONK не заменила базовую математику, транскрипт или формат доказательства. Вместо этого Dusk взялась за потери вокруг них: кэширование детерминированных данных, батчирование инверсий и операций MSM, распараллеливание независимых задач FFT и исключение повторных вычислений.
Результат привлёк моё внимание: время доказательства снизилось на 58%, пропускная способность выросла примерно в 2,4 раза, верификация стала быстрее на 44%, а компиляция — на 25%.
Но честно говоря, цифры почти вторичны.
Меня интересует то, что они раскрывают о следующей проблеме.
Приватность может быть математически сильной, но стать непрактичной, если доказательства, верификация или выполнение не поспевают за требованиями.
Я вижу похожий вопрос в тестировании DuskEVM × DuskDS. Разные модели выполнения и состояния прогоняются через смешанные нагрузки, а не оцениваются по отдельности.
Это кажется ближе к реальному вызову: не то, работает ли каждая часть, а то, продолжат ли они работать вместе, когда система загружена.
Так что я начинаю задаваться вопросом: является ли самая сложная инженерная задача Dusk больше не в том, чтобы доказательства приватности работали.
А в том, чтобы приватность, выполнение и координация казались пользователю почти незаметными.
Это, вероятно, и есть более интересный тест.
#dusk
Дело в том, что они приложили усилия, чтобы заставить ту же криптографию работать ещё эффективнее.
Работа по улучшению производительности PLONK не заменила базовую математику, транскрипт или формат доказательства. Вместо этого Dusk взялась за потери вокруг них: кэширование детерминированных данных, батчирование инверсий и операций MSM, распараллеливание независимых задач FFT и исключение повторных вычислений.
Результат привлёк моё внимание: время доказательства снизилось на 58%, пропускная способность выросла примерно в 2,4 раза, верификация стала быстрее на 44%, а компиляция — на 25%.
Но честно говоря, цифры почти вторичны.
Меня интересует то, что они раскрывают о следующей проблеме.
Приватность может быть математически сильной, но стать непрактичной, если доказательства, верификация или выполнение не поспевают за требованиями.
Я вижу похожий вопрос в тестировании DuskEVM × DuskDS. Разные модели выполнения и состояния прогоняются через смешанные нагрузки, а не оцениваются по отдельности.
Это кажется ближе к реальному вызову: не то, работает ли каждая часть, а то, продолжат ли они работать вместе, когда система загружена.
Так что я начинаю задаваться вопросом: является ли самая сложная инженерная задача Dusk больше не в том, чтобы доказательства приватности работали.
А в том, чтобы приватность, выполнение и координация казались пользователю почти незаметными.
Это, вероятно, и есть более интересный тест.
#dusk